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Mostrando ítems 1-8 de 8
Reducción de incertidumbre con evolución diferencial en la predicción de incendios forestales: sintonización y análisis de parámetros
(2016-11-08)
El modelado de cualquier fenómeno natural representa un gran desafío desde el punto de vista matemático y computacional. Pronosticar el comportamiento de los incendios forestales no es la excepción. Los modelos de ...
Método híbrido paralelo de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales
(2016-11-08)
Año a año, los incendios forestales consumen aproximadamente dos millones de hectáreas de forestación alrededor del mundo, causando enormes pérdidas y daños. Con el objetivo de reducir los efectos provocados por éstos, ...
Increase in the quality of the prediction of a computational wildfire behavior methodthrough the improvement of the internal metaheuristic
(2016-03-25)
Wildfires cause great losses and harms every year, some of which are often irreparable. Among the different strategies and technologies available to mitigate the effects of fire, wildfire behavior prediction may be a promising ...
ESS-IM applied to Forest Fire Spread Prediction: parameters Tuning for a Heterogeneous Configuration
(2016-10-14)
Forest fires are a critical natural hazard in many regions of the World. For this reason, the prediction of this kind of phenomenon is considered a very important task that
involves a high degree of complexity and precision. ...
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE
(2016-01-01)
Los incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más
perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan
cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés
de ...
Método híbrido de reducción de incertidumbre aplicado a la predicción del comportamiento de incendios forestales
(2016-02-01)
Los incendios forestales causan anualmente grandes perdidas y daños alrededor del mundo. El pronóstico del comportamiento de un incendio puede ser una herramienta fundamental para tomar decisiones en situaciones de emergencia. ...
ESS-IM: incremento en calidad de predicción mediante sintonización de Parámetros Evolutivos
(2016-01-01)
Anualmente, los incendios consumen aproximadamente dos millones de hectáreas de forestación alrededor del mundo, causando pérdidas desde el punto de vista ambiental, económico y humano .
Optimización de la calidad de predicción para un modelo de simulación de incendios forestales
(2016-01-01)
Año a año los incendios forestales devastan miles de hectáreas en diferentes regiones del planeta, arrasando no solo la flora y la fauna, sino también poniendo en riesgo la población y los recursos regionales que ayuden a ...